- Oggetto:
- Oggetto:
Istituzioni di Matematica e Statistica / PRINCIPLES OF MATHEMATICS AND STATISTICS (Farmacia)
- Oggetto:
Anno accademico 2012/2013
- Codice dell'attività didattica
- FAR0046
- Docente
- Prof. Vittoria Demichelis (Titolare del corso)
- Corso di studi
- [f003-c503] laurea magistrale in farmacia - a torino
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 5
- SSD dell'attività didattica
- MAT/08 - analisi numerica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Orale
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire agli studenti i metodi fondamentali per l’analisi statistica di risultati sperimentali. REQUISITI Nozioni di matematica: funzioni elementari, equazioni e disequazioni, rappresentazione cartesiana di punti e rette.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Gli studenti devono acquisire la conoscenza dei metodi di base per l'analisi statistica di dati sperimentali e la capacità di applicarli alla risoluzione di semplici problemi.
- Oggetto:
Programma
Statistica descrittiva: classificazione dei dati,
sintesi e rappresentazione dei dati mediante tabelle, istogrammi, poligoni di
frequenza, diagrammi. Misure di posizionamento e di dispersione.Probabilità: definizione di probabilità, principio
della somma e del prodotto. Teorema di Bayes. Distribuzioni teoriche: binomiale, di Poisson e
normale.Campionamento e inferenza statistica: distribuzione
campionaria della media. Inferenza sulla
media per mezzo dell’intervallo di confidenza e del test di ipotesi.
Distribuzione t di Student. Confronto fra due o più medie. Inferenza sulle
proporzioni. Tabelle di contingenza e test Chi-quadrato.Correlazione e regressione: covarianza e coefficiente
di correlazione. Inferenza sul coefficiente di correlazione. Regressione
lineare. Coefficienti della retta di regressione campionaria. Valutazione del
modello lineare. Regressione non lineare: trasformazioni logaritmiche e
logistiche.Numerical Descriptive Statistics: categorical and quantitative data, graphical representation of frequency distributions by histograms, polygons and diagrams . Descriptors of central tendency and dispersion.
Probability: the definition of probability, the probability of a union of events, the multiplication rule for conditional probabilities. Bayes theorem. Discrete distributions: the binomial and Poisson distribution. The normal distribution.
Sampling and statistical inference: sampling distribution of the mean, inference on the mean by hypothesis testing and confidence intervals. The t distribution. Inferences for two or more means. Inference on proportions: contingency table and Chi-square test.
Correlation and Regression: the correlation coefficient, inference on the correlation coefficient, linear regression. Parameters of the least-squares line. Regression diagnostics. Non linear regression: logarithmic and logistic regression.Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
V. Demichelis, A. Ziggioto, Lezioni di Biostatistica, Quaderno Didattico del Dipartimento di Matematica n. 36, http://www.dm.unito.it V. Demichelis, A. Ziggioto, Esercizi di Biostatistica, Quaderno Didattico del Dipartimento di Matematica n. 37, http://www.dm.unito.it M. Pagano e K. Gauvreau, Biostatistica, Idelson-Gnocchi, Napoli, 2003. TESTI DI CONSULTAZIONE P. Armitage, Statistica Medica, Mc Graw Hill Libri Italia, 1996. L.L. Cavalli Sforza, Analisi statistica per medici e biologi, Bollati Boringhieri, Torino, 1979 T. Colton, Statistica in Medicina, Piccin, Padova, 1979.
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Note
MODALITÀ D’ESAME L’esame prevede una prova orale, oppure una prova scritta in itinere ed una prova orale a completamento. La prova in itinere è riservata agli studenti frequentanti.
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